Tra gli interessati di AI, agenti e Growth Marketing c’è una notizia che non ha ricevuto attenzione. Si tratta però di una notizia che ridefinisce completamente le regole del gioco nel marketing digitale: Mondelez International, il colosso dietro brand come Oreo e Philadelphia, ha investito 42 milioni di dollari nel 2024 per rivoluzionare la propria produzione creativa attraverso l’intelligenza artificiale.
Dalle somme è evidente che non stiamo parlando di un esperimento o di un progetto pilota. Stiamo parlando di una trasformazione industriale che porterà a una riduzione del 30-50% dei costi di produzione e una velocità del time to market globale non indifferente
Ma il vero dato che dovrebbe far riflettere ogni marketer e imprenditore non è il risparmio in sé. È la velocità con cui stanno cambiando le dinamiche competitive. Questo è un treno con un biglietto di solo andata, e chi non sale ora rischia di rimanere irrimediabilmente indietro. Questa rivoluzione impatta pesantemente tutto il settore digitale e ne amplifica enormemente il potenziale. In questo post esamineremo alcuni punti chiave che riassumono un po’ l’epocale cambiamento che stiamo già “subendo” e alla fine vi parleremo della BESTIA.
Tra gli interessati di AI, agenti e Growth Marketing c’è una notizia che non ha ricevuto attenzione. Si tratta però di una notizia che ridefinisce completamente le regole del gioco nel marketing digitale: Mondelez International, il colosso dietro brand come Oreo e Philadelphia, ha investito 42 milioni di dollari nel 2024 per rivoluzionare la propria produzione creativa attraverso l’intelligenza artificiale.
Dalle somme è evidente che non stiamo parlando di un esperimento o di un progetto pilota. Stiamo parlando di una trasformazione industriale che porterà a una riduzione del 30-50% dei costi di produzione e una velocità del time to market globale non indifferente
Ma il vero dato che dovrebbe far riflettere ogni marketer e imprenditore non è il risparmio in sé. È la velocità con cui stanno cambiando le dinamiche competitive. Questo è un treno con un biglietto di solo andata, e chi non sale ora rischia di rimanere irrimediabilmente indietro. Questa rivoluzione impatta pesantemente tutto il settore digitale e ne amplifica enormemente il potenziale. In questo post esamineremo alcuni punti chiave che riassumono un po’ l’epocale cambiamento che stiamo già “subendo” e alla fine vi parleremo della BESTIA.
Parliamoci chiaro: nel settore c’è ancora troppa improvvisazione. Vediamo aziende che comprano innumerevoli tool, sperimentano con ChatGPT per scrivere qualche post social o qualche documento e si dichiarano “AI-driven” semplicemente perchè hanno un abbonamento plus da circa 20 euro al mese. La realtà è che servono servono progetti strategici strutturati fondati su pensiero profondo e approccio sistemico, per raccogliere davvero i risultati che l’AI può offrire.
Prendiamo esempi concreti di chi sta facendo le cose seriamente. Piattaforme come fal.ai stanno democratizzando l’accesso a modelli di generazione immagini ultra-avanzati, permettendo di creare migliaia di varianti visual in tempo reale. Runway ML consente di editare video con la stessa facilità con cui si modifica un documento Word. Midjourney è diventato lo standard de facto per la prototipazione creativa. Ma il punto non è avere accesso a questi strumenti – è costruire processi scalabili attorno ad essi. Anche perché di modelli ce ne sono davvero tanti, se non si investe in analisi, in un progetto AI, sicuramente si perdono dei pezzi importanti. Dalla nostra esperienza è chiaro come la differenza reale la facciano i processi e le strategie a monte, non gli esperimenti casuali, peggio se non monitorati dai dati giusti.
Non ci credete? Potete anche non farlo, ma se guardiamo alle grandi corporation troviamo delle conferme: Mondelez International, ad esempio, non si è limitata ad adottare un tool. Ha costruito un’intera infrastruttura che collega la generazione creativa alla distribuzione, permettendo di testare centinaia di varianti per micro-segmenti di mercato. Quando un consumatore in Brasile cerca snack salutari su Amazon, vede immagini e copy ottimizzati specificamente per quel contesto culturale e di ricerca. Quando lo stesso prodotto appare in una campagna display in Germania, visual e messaging sono completamente diversi, adattati attraverso test continui guidati da AI.
Lasciatevi mostrare quanto siamo già avanti. Le immagini e i video che vedete in questo articolo – la ragazza che mangia ramen con gli occhiali vintage, la modella con gli occhiali futuristici, i video lifestyle – sembrano scatti di campagne fashion di alto livello, vero?
Vi possiamo dire che sono stati creati interamente con AI, attraverso un sistema a nodi che interfaccia più modelli e funzioni. Anche per gli addetti ai lavori è veramente difficile identificarli come contenuti generati artificialmente. Eppure non c’è stato nessun fotografo, nessuna modella, nessun set. Solo algoritmi, prompt engineering avanzato e un processo di produzione che ha richiesto minuti invece di giorni.
Questo è il livello che abbiamo raggiunto oggi! Non stiamo parlando di immagini stock generiche o di video evidentemente artificiali. Stiamo parlando di contenuti di qualità premium, indistinguibili da produzioni tradizionali che costerebbero decine di migliaia di euro.
C’è un errore concettuale che vediamo ripetersi continuamente: pensare che l’AI nel marketing serva principalmente per l’upper funnel, per awareness e branding. La verità è che l’impatto maggiore si sta verificando nel lower funnel, dove nessuno guarda ma dove, realmente, si decidono le conversioni.
È qui che arriva l’impatto più significativo dell’AI sul growth marketing.
Pensate alle schede prodotto su un e-commerce. Tradizionalmente, un brand carica una descrizione standard, qualche immagine, e spera per il meglio. Oggi, con sistemi di rielaborazione AI ben strutturati, quella stessa scheda può avere decine di varianti che si adattano dinamicamente: se stai navigando da mobile alle 23:00, potresti vedere copy più brevi e benefit immediati. Se arrivi da una ricerca Google specifica, la scheda potrebbe enfatizzare esattamente le caratteristiche che stavi cercando. Stiamo facendo solo degli esempi banali, quello che vogliamo rendere chiaro è che il potenziale va ben oltre.
Ma arriviamo al punto dolente. La maggior parte delle aziende sta approcciando l’AI in modo frammentato e tattico. Un tool qui, un esperimento là, senza una visione d’insieme. È come costruire una casa iniziando dal tetto: può sembrare che si stiano facendo progressi, ma alla prima pioggia o alla prima folata di vento crolla tutto.
Il mercato è pieno di sistemi che promettono miracoli. “Genera 1000 post in un click!”, “Crea campagne complete in 5 minuti!”. Ma poi? Chi controlla la brand safety? Chi verifica la coerenza del tono di voce? Chi monitora che non vengano generate promesse false o contenuti problematici? Chi orchestra il tutto in un workflow che abbia senso? E questo è riferito solo ai contenuti, immaginiamoci se scaliamo su più aree, come lo sviluppo, i dati, i documenti ecc, diventa praticamente un disastro.
La verità scomoda è che il 73% delle aziende sta “sperimentando” con l’AI senza una strategia definita. Quante volte abbiamo sentito questo dato? il problema è che è vero. Tutti oggi comprano licenze di Jasper AI, Writesonic, Copy.ai, credendo che il tool risolva il problema. Ma il tool è solo il 20% della soluzione. L’80% sta nel processo, nella governance, nell’integrazione con i sistemi esistenti, nell’orchestare tutte le tattiche in un’unica strategia. Le licenze servono, più licenze si hanno più si può entrare nelle attività dei singoli modelli, ma serve programmazione anche in questo, il tempo è limitato.
Lasciatevi illustrare come dovrebbe funzionare un vero Content Intelligence System. Non è importante quale tool specifico utilizzate – GPT-4, Claude, Stable Diffusion, Flux (un po’ meno commerciale ma incredibile) – quello che conta è il processo che costruite attorno, ed è proprio qui che un sistema agentico riesce a rivoluzionare il growth marketing.
Il processo inizia sempre dall’analisi: quali contenuti servono? Per quali canali? Con che frequenza? Quali sono i KPI da ottimizzare? Solo dopo aver mappato chiaramente le esigenze si passa alla fase di generazione.
La generazione deve essere modulare e iterativa. Si parte da una “content matrix” di base che definisce messaggi chiave, value proposition e tone of voice per ogni combinazione prodotto-mercato-canale. Poi si generano varianti visuali adattate per ogni piattaforma, mantenendo coerenza di brand ma ottimizzando per il contesto specifico.
Il testing deve essere continuo ed evolutivo. Non semplici A/B test, ma quello che chiamiamo “Evolutionary Testing”: l’AI genera continuamente nuove varianti basandosi su quelle che performano meglio, in un processo che migliora costantemente. (Rischiando di essere ripetitivi diciamo: anche a questo bisogna pensare prima!)
La governance deve essere integrata, non aggiunta dopo. Controlli semantici per evitare claim non supportati, controlli visuali per garantire rispetto delle guideline del brand, controlli legali per verificare compliance. Tutto automatizzato, tutto in real-time.
Ora, sappiamo cosa state pensando. “Bellissimo, ma come controllo che l’AI non generi contenuti problematici?”. La governance non è un optional, è il cuore del sistema. Servono “AI Guard Rails”: sistemi di controlli multipli che verificano ogni output prima che vada live. Più si adotta questo approccio, più ci si rende consapevoli che la governance non è solo controllo – è anche e soprattutto empowerment. Quando i team sanno che c’è una strategia strutturata, un vero e proprio sistema che li protegge dagli errori, diventano più audaci nella sperimentazione. Testano di più, osano di più, innovano di più.
Se siete arrivati fin qui, probabilmente vi state chiedendo: “Ok, ma io da dove inizio?”. La risposta dipende dalla vostra maturità digitale, ma ci sono alcuni passi universali.
Primo, fate un’assessment onesto di dove siete. Non serve mentire a se stessi. Definite in questo assessment da quali dipartimenti o aree partire. (per esempio sulla produzione di contenuti: Quanti contenuti producete al mese? Quanto tempo ci vuole? Quanto costa? Quali sono i colli di bottiglia? Questa fotografia iniziale è fondamentale.)
Secondo, identificate un singolo progetto pilota ad alto impatto e basso rischio. Non cercate di rivoluzionare tutto subito. Scegliete un prodotto, un canale, un mercato, e costruite lì il vostro primo sistema AI-driven. Imparate, iterate, migliorate.
Terzo, e questo è cruciale, investite nelle competenze del team tanto quanto nella tecnologia. L’AI non sostituisce le persone – le potenzia. Ma solo se sanno come usarla. Formazione, training, coaching continuo sono investimenti, non costi e sono fondamentali in un mondo che corre a questa velocità.
Quarto, la consulenza esterna continuerà ad essere il volano di progetti complessi e avanzati. Le competenze interne restano un must have, ma gestire flussi veloci come quello dell’AI solo internamente è impossibile, proprio per il gran numero di risorse a disposizione. Abbiamo fatto l’esempio sui contenuti , ma in un progetto, non si possono assolutamente tralasciare tecnologie abilitanti come tutto quello che ruota attorno agli MCP e simili.
Concludiamo con una verità scomoda ma necessaria: se state ancora discutendo se implementare l’AI nel vostro marketing, avete già perso. La discussione non è più “se”, ma “come” e “quanto velocemente”.
Mentre voi valutate, sicuramente molti stanno già implementando l’AI. Mentre voi sperimentate (è sicuro che prima o poi quel treno dovete rincorrerlo), loro scalano. Mentre voi risparmiate sull’investimento iniziale, loro costruiscono vantaggi competitivi che diventeranno incolmabili.
Ma c’è anche una buona notizia. Non è ancora troppo tardi. Il treno è partito, ma non ha ancora preso piena velocità. C’è ancora tempo per salire a bordo. Ma la finestra si sta chiudendo, e si sta chiudendo velocemente.
La domanda non è se potete permettervi di investire in AI per il vostro growth marketing. La domanda è: potete permettervi di non farlo?
Il growth marketing del futuro non appartiene a chi ha più budget, ma a chi costruisce i sistemi più intelligenti. E l’intelligenza, oggi, si chiama AI.
Abbiamo fatto un investimento significativo per costruire una workstation dotata delle ultimissime tecnologie NVIDIA, specificamente progettata per l’AI generativa e il machine learning avanzato.
Non stiamo parlando di un semplice upgrade hardware. Stiamo parlando di una macchina con GPU di ultima generazione che ci permette di andare oltre i nostri limiti. Possiamo fine-tunare modelli specifici per settore, creare workflow proprietari, garantire latenze minime.
Ma soprattutto, ci permette di sperimentare e innovare a una velocità che i nostri competitor che si affidano solo a API esterne non possono raggiungere.
Ovviamente siamo e saremo sempre dei nerd 🤓
Se ti interessa scrivici una mail per entrare in lista di attesa. Ai@growthers.io
